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全球尚无AI研发成功的药物上市,但过去8年AI制药领域投资额增长15 倍
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来源:上观新闻 作者:黄海华 2022-11-15 21:13
摘要:人工智能可挖掘潜在的衰老新靶点

“当下,全球范围内还没有AI研发成功的药物上市,AI药物研发领域还存在许多亟待解决的重要问题。”11月15日,复旦大学人工智能创新与产业研究院院长漆远教授,在浦江科学大师讲坛作“人工智能推动科学发现与产业发展”分报告时说。

【“利用AI,可从时间、空间多维度理解生命现象”】

人工智能是新时代的望远镜,可以赋能和推动科学发现。2021年,利物浦大学使用AI发现可传导锂的新固态材料,应用于固态电池开发,为电动汽车提供更长的续航能力。

在人工智能助力数学研究方面,大模型结合树搜索,已证明数学集72.4%的定理。

天气预报对国民安全、农业生产、能源保障等众多领域有着重要意义。相对基于大规模超算的数值天气预报,AI可以实现计算资源的显著下降和预报精度的有效提升。

“利用AI技术,可以从时间、空间多维度理解生命现象。”漆远说。2022年7月,谷歌旗下的深度思维宣布开放2亿个蛋白质结构的预测结果,包括动物、植物以及其他生物体,以推进生命科学与医药研发。

【过去8年,AI制药领域投资额增长15 倍】

老龄化社会带来重大压力。中国60岁以上人口达2.6亿,每年新增癌症人数457万。与此同时,医药行业面临着挑战。一款新药上市耗时10年,耗资26亿美元;过去10年,药厂累计回报率不到标准普尔500 指数的一半。

当下,AI制药已成国际医药产业竞争高地。从2014-2021年, AI制药领域的投资额增长15 倍。从AI制药公司的全球分布情况看, 美国占55.15% ,中国仅有3.83%。AI重新定义了药物研发的核心问题,并渗透到药物研发的所有阶段。借助AI,药物发现和临床前阶段可节省40%-50%的时间,每年节省260亿美元;临床阶段可节省50%-60%的时间,每年节省280亿美元。

“不过,AI药物研发领域存在许多亟待解决的重要问题。”漆远说。比如,异构化、碎片化的医药数据难以整合;缺乏基于创新药研发真实需求的AI大模型与操作系统;深度学习对数据过度依赖。

【人工智能可挖掘潜在的衰老新靶点】

未来,AI还会有哪些拓展?

“要用好人工智能的算力,必须工程化。工程化之后,才是产业化。”漆远在接受记者采访时,一连用了三个“非常”,来强调工程化对于人工智能的重要性。

“人工智能可验证已知的衰老基因,挖掘潜在的衰老新靶点。”漆远介绍,人工智能发现人在增龄过程中,人体的表型网络结构逐渐随机化与熵增(熵增是一个自发的由有序向无序发展的过程),导致恢复力的下降。因此,AI+表型组学可以构建出世界一流的生理时钟,挖掘衰老靶点。

漆远曾任美国普渡大学终身教职、阿里巴巴副总裁、蚂蚁集团首席人工智能科学家及数据智能委员会主席。谈及为何加盟复旦大学,漆远说,人工智能和产业的结合正在推动底层的原始创新,现在到了一个新的时间节点,把人工智能的算法在更底层和科学相结合,这是未来的一个方向,并将对产业有很大的推进作用。“就我个人而言,要去能做事的地方,因此来到了复旦。”

栏目主编:徐瑞哲 题图来源:复旦大学
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